인공지능(AI)이 단순한 콘텐츠 생성이나 정보 분석을 넘어, 직접 금융 의사결정을 내리고 디지털 자산을 운용하며 경제 활동에 참여하는 단계로 진입하고 있다는 진단이 기술·금융 업계 경영진들 사이에서 나오고 있다. 이들은 AI 어프리시에이션 데이를 맞아, AI가 앞으로 경제에서 ‘능동적인 행위자(active actor)’가 될 것이라고 입을 모았다.
이런 전환은 이미 빠르게 개선되는 기술 역량과 확대되는 투자 규모를 기반으로 뒷받침되고 있다.
스탠퍼드대가 발간한 2026년 AI 인덱스 보고서는 AI 에이전트의 실제 과제 수행 성공률이 2025년 20%에서 2026년 77.3%로 급등했다고 지적했다. 전 세계 기업의 AI 투자 규모도 지난해 5,817억달러로 집계돼, 2024년 대비 130% 증가했다.
반면 보고서는 현재 시스템이 여전히 다단계 계획 수립이나 정교한 재무 분석에는 취약하다며, 실험실 단계의 에이전트와 실물 경제를 지탱하는 신뢰 가능한 금융 인프라 사이에 여전히 간극이 존재한다고 평가했다.
“도우미를 넘어, 스스로 움직이는 에이전트로”
이 간극은 실제로 AI 에이전트를 개발·준법·재무 운영 전반에 도입한 기업 내부에서부터 서서히 좁혀지고 있다.
글로벌 결제 인프라 기업 **글로벌 세틀먼트 네트워크(Global Settlement Network)**의 공동창업자이자 CEO인 **라이언 커클리(Ryan Kirkley)**는 AI가 “재미있는 실험 기술”에서 “비즈니스 운영의 핵심 축”으로 이미 이동했다고 말한다.
그는 옐로우닷컴(Yellow.com)과의 인터뷰에서 “수년간 AI 기업에 투자해오며, 기술이 흥미로운 실험 단계를 지나 실제로 기업 운영 방식을 재편하는 수준까지 진화하는 과정을 지켜봤다”고 말했다.
커클리에 따르면 글로벌 세틀먼트 내부에서 AI는 이제 필수 인프라에 가깝다. 직원 수보다 많은 에이전트가 배치돼 있으며, 준법감시와 신원확인(KYC), 소프트웨어 개발 등 핵심 기능을 에이전틱 시스템이 뒷받침하고 있다는 설명이다.
그는 특히 AI와 블록체인의 결합을 ‘게임 체인저’로 본다. AI는 막대한 데이터를 소화해 패턴과 기회를 찾아내고, 블록체인 네트워크는 국경을 넘나드는 금융 의사결정을 자동으로 실행할 수 있는 프로그래머블 인프라를 제공한다는 이유에서다.
커클리는 “내게 가장 흥미로운 지점은 AI와 크립토의 교차점”이라며 “각 기술이 서로에게 없던 능력을 열어주는 구조”라고 말했다.
국제결제은행(BIS) 역시 AI와 토큰화(tokenization)를 결제·거래·담보 관리 간의 간극을 줄이고 조정 비용을 낮출 기술로 지목한 바 있다. BIS는 이미 금융기관들이 AI를 신용평가, 사기 탐지, 리스크 관리, 백오피스 자동화에 폭넓게 활용하고 있다고 설명했다.
토큰화 플랫폼 **브리켄(Brickken)**의 최고마케팅책임자(CMO) **호르디 에스투리(Jordi Esturi)**는 업계가 “텍스트 생성, 회의 요약, 코딩 보조 등 현재 눈에 띄는 활용 사례에만 지나치게 매몰돼 있다”고 지적했다.
그는 “AI의 다음 프런티어는 경제에서 ‘능동적 행위자’가 되는 것”이라며 “개인의 금융 의사결정 실행을 돕고, 디지털 자산을 관리하며, 점점 복잡해지는 거래를 실시간으로 조정하는 역할을 할 것”이라고 말했다.
에스투리는 이를 ‘에이전틱 파이낸스(agentic finance)’와 ‘에이전틱 자본시장(agentic capital markets)’의 토대라고 정의했다. AI 시스템이 명확한 거버넌스 구조 안에서 자본 조달과 자산 운용을 지원하는 시장 구조다.
이 모델 아래에서는 창업자가 AI 기반 인프라를 활용해 자본을 조달하고, 투자자가 포트폴리오를 관리하며, 기업은 토큰화된 증권을 발행하는 과정에서 수작업과 중개 단계를 크게 줄일 수 있다.
그는 “자본을 유치하는 창업자, 포트폴리오를 관리하는 투자자, 토큰화 자산을 발행하는 기업 모두가 오늘날 인터넷을 쓰듯 자연스럽게 금융 인프라와 상호작용할 수 있어야 한다”고 강조했다.
BIS는 토큰화 원장(tokenized ledger)이 24시간 자동 운영과 동시 결제를 가능하게 한다고 평가하면서도, 이런 시스템이 대규모로 작동하기 위해서는 신뢰할 수 있는 화폐, 명확한 거버넌스, 규제 안전장치가 필수라고 경고했다.
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신흥국, “소비자”에서 “생산자”로…역할 확대 가능성
금융 부문을 넘어, AI 개발 비용의 하락은 기술 기업이 어디에서 태어날 수 있는지를 바꾸고 있다.
**액타이 어드바이저스(Actai Advisors)**의 공동창업자이자 퓨처 카리비언(Future Caribbean) 설립자인 **릴리 대시(Lily Dash)**는 AI 접근성이 “지리적 위치와 글로벌 테크 경제 참여 간의 전통적 연결 고리를 약화시키고 있다”고 진단했다.
대시는 “처음으로, 지리보다 중요한 것은 재능과 야심, 그리고 적절한 도구에 대한 접근”이라며 “실리콘밸리나 런던 같은 기존 테크 허브로 이주하지 않고도 창업자가 제품을 만들고 AI 개발에 기여할 수 있는 환경이 넓어지고 있다”고 말했다.
그는 바베이도스, 자메이카, 트리니다드뿐 아니라 나이지리아, 케냐 등을 예로 들며, 이들 시장에서 로컬 창업자들이 이제는 독자적인 제품을 개발하고 글로벌 AI 생태계 일부가 될 수 있는 기반이 마련되고 있다고 강조했다.
대시에 따르면 기술 개발에 참여하는 데 드는 비용이 급감하면서, 그동안 수입 기술을 소비하는 데 그쳤던 지역에도 ‘직접 만든 기술을 수출할 수 있는’ 여지가 생기고 있다.
스탠퍼드 AI 인덱스는 생성형 AI가 3년 만에 인구의 53%까지 확산돼, PC나 인터넷보다 빠른 채택 속도를 보였다고 분석했다. 다만 채택률은 여전히 국가 소득 수준과 높은 상관관계를 보이며, 기술 확산 속도와 별개로 접근성 격차는 크게 완화되지 않았음을 시사했다.
세계은행(World Bank)도 2025년 디지털 진전·동향 보고서에서, 저·중소득국이 AI를 대규모로 도입하는 데 “상당한 장벽”에 직면해 있다고 경고했다. 보고서는 AI 확산을 위한 네 가지 기반으로 ▲연결성(통신 인프라) ▲컴퓨팅 역량 ▲현지에 적합한 데이터 ▲숙련 인력과 역량을 제시했다.
대시는 이 네 가지 토대가 신흥국이 AI에서 지속 가능한 경제적 가치를 확보할 수 있을지를 가르는 열쇠가 될 것이라고 본다.
그는 “사람들이 아이디어를 실제 비즈니스로 전환할 수 있도록 인프라, 교육, 멘토, 투자에 접근할 수 있게 해야 한다”며 “그래야 AI가 일시적 ‘붐’이 아니라 구조적인 성장 동력이 될 수 있다”고 말했다.
대시는 지역 창업자에 대한 투자 확대가 AI를 국내총생산(GDP) 성장, 고부가가치 일자리 창출, 그리고 지리적으로 더 분산된 글로벌 테크 기업 생태계 조성으로 연결시킬 수 있다고 주장했다.
“디지털을 넘어 ‘지능형’ 금융으로”…변수는 거버넌스
인터뷰에 참여한 경영진들은 AI의 경제적 의미가 앞으로는 ‘무엇을 만들어내느냐’(생성)가 아니라 ‘무엇을 실제로 할 수 있느냐’(행동)에서 점점 더 도출될 것이라는 점에 대체로 의견을 같이했다.
커클리는 AI가 토큰화 자산과 디지털 머니를 기업과 소비자에게 훨씬 다루기 쉽게 만들면서, 블록체인 기반 금융 서비스의 확산 속도를 앞당길 수 있다고 내다봤다.
그는 “미래의 금융은 단순히 디지털화에 그치지 않고, 기본값(default)부터 ‘지능형’이 될 것”이라고 말했다.
하지만 자율성이 커질수록 리스크도 함께 커진다. BIS는 유사한 AI 모델을 사용하는 금융기관들이 시장 충격에 비슷한 방식으로 반응할 경우, 변동성과 유동성 스트레스를 증폭시킬 수 있다고 경고해왔다. 소수의 클라우드·데이터·모델 공급자에 과도하게 의존하는 구조 역시 새로운 운영 리스크를 낳을 수 있다는 지적이다.
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